Home

Автор: Майкл Болтон (Michael Bolton)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Часть 1
Часть 2
Часть 3
Часть 4
Часть 5

В прошлый раз мы остановились на вопросе "Как сфокусировать работу тестировщика, который уже что-то знает о продукте, не переусердствовав в этом?"

В четвертой части этой серии статей я уже предлагал ряд примеров. Вот еще один: сценарное тестирование. Примеры, приведенные здесь, основаны на работе, проделанной несколько лет назад Джеймсом Бахом и Джорди Киттом (позднее я помогал ряду других организаций внедрять этот подход, но они не согласились делиться деталями).

Идея тут в использовании сценариев, направляющих тестировщика на пути исследования, экспериментирования и получения опыта на продукте. Все это должно давать ему идеи о реальном использовании и о том, как продукт можно использовать неправильно. Приятно верить, что тщательно проработанный дизайн, юнит-тесты, BDD и автоматические проверки предотвратят баги продукта – и они, безусловно, помогают в этом деле – но, перефразируя Гертруду Штайн, опыт учит опыт учит опыт. Простите за выражение, но если вы хотите найти проблемы, с которыми люди могут столкнуться при использовании продукта, то использование этого чертова продукта может, знаете ли, помочь!

Публикуем доклады с конференции SQA Days 25, посвященные вопросам обучения.

• Buzzword Driven Management – Сергей Атрощенков, EPAM.
• 4 цвета команды - простые основы – Петра Бускова, Tesena s.r.o.
• Грабли вхождения в автоматизацию – Анастасия Заречнева, Noveo (Санкт-Петербург).
• Хиромантия джуна или линии погружения новичка в распределенную команду – Роман Буданов, ООО "Лаборатория Качества" (Буденновск).
• Создание программно-ориентированной программы для тестировщиков – Пол Джеррард, Gerrard Consulting (Мейденхед).
• Взгляд изнутри на курс по тестированию или как самому создать эту машину – Ольга Изюрьева, АО "ПФ "СКБ Контур" (Екатеринбург).

 Записи докладов ниже

Автор: Кристин Джеквони (Kristin Jackvony)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

В прошлый раз я писала о важности валидации ввода для безопасности, удобства и производительности вашего приложения. Пытливый читатель сообщил, что надо также подумать и о валидации вывода. Обожаю, когда люди подают мне идеи для статей в блоге!

Тестируя вывод, нужно думать о трех основных моментах:

Как отображается результат?

Отличным примером результата, внешний вид которого стоит проверить – это телефонный номер. Когда пользователь добавляет телефонный номер в базу данных вашего приложения, то этот номер (я надеюсь) сохраняется без любых скобок, точек и дефисов. Однако при отображении телефона для пользователя вы, возможно, не захотите выводить его как 8008675309 – это тяжело читается. Вы предпочтете, чтобы номер форматировался так, как этого ожидает пользователь. Для пользователей из США номер будет отображаться как 800-867-5309 или (800) 867-5309.

Автор: Владимир Янц (Badoo)
Оригинальная публикация

Как оценивать качество тестов? Многие полагаются на самый популярный показатель, известный всем, — code coverage. Но это количественная, а не качественная метрика. Она показывает, какой объём вашего кода покрыт тестами, но не то, как хорошо эти тесты написаны. 

Один из способов разобраться в этом — мутационное тестирование. Этот инструмент, внося небольшие правки в исходный код и заново прогоняя после этого тесты, позволяет выявить бесполезные тесты и низкокачественное покрытие.

На Badoo PHP Meetup в марте я рассказывал, как организовать мутационное тестирование для PHP-кода и с какими проблемами можно столкнуться. Видео доступно по ссылке, а за текстовой версией добро пожаловать под кат.

Автор: Энди Найт (Andy Knight)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Практически каждый крупный язык программирования имеет тест-фреймворки BDD, и Python – не исключение. На самом деле у Python их даже несколько? Как их сравнивать, какой из них лучше? Давайте разберемся.

Публикуем доклады с конференции SQA Days 25, посвященные экономике тестирования.

• Бережливый подход к QA - A/B тестирование, мониторинг, автоматизация – Катерина Черникова, Wix.
• Деньги как метрика в приоритизации багов – Кристина Столяренко, ООО "Клин.ру" (Москва).
• Экономика тестирования. Версия 2.0 – круглый стол (Алексей Федоров, Андрей Павлов, Андрей Ладутько, Александр Александров, Александр Лукашев, Александр Куцан).

 Записи докладов ниже

Автор: Джеймс Бах (James Bach)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

"Пирамида тест-автоматизации" (примеры можно посмотреть тут, тут и тут) – популярная идея, однако я вижу в ней серьезные проблемы. В этой статье я предлагаю альтернативный способ мышления, который сохраняет полезные черты пирамиды, минимизируя ее недостатки:

Автор: Баз Дейкстра (Bas Dijkstra)
Оригинал статьи
Перевод: Ольга Алифанова

Недавно я имел счастье делать доклад на конференции UKStar 2019 в Лондоне, и говорил о том, как задавание правильных вопросов (подсказка – сначала спрашивайте "зачем", а потом "как") помогает командам и организациям предотвратить "автоматизацию ради автоматизации" и повысить шансы на то, что тест-автоматизация станет важной и значимой частью жизненного цикла разработки и тестирования.

В своем докладе я использовал аналогию, сравнивая тест-автоматизацию с пузырчатой пленкой в попытке помочь людям увидеть автоматизацию в новом свете, не рассматривая ее как "идеальное" решение всех проблем тестирования (что до сих пор происходит чрезмерно часто). Об этой аналогии потом писали и задавали уточняющие вопросы в Твиттере, поэтому я решил, что нужно рассказать о ней подробнее.